使用ModelScope Embedding类实现文本嵌入

技术背景介绍

在自然语言处理中，文本嵌入 (Text Embedding) 是将文本转化为高维向量的过程。这种向量表示捕获了文本的语义信息，广泛应用于语义搜索、文本分类、推荐系统等任务。

ModelScope 是一个开放的模型和数据集库，提供了丰富的预训练模型，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音处理等场景。在ModelScope中，你可以快速加载各种模型，无论是训练自己的模型还是在生产环境中进行预测。

本文将介绍如何通过 ModelScopeEmbeddings 类对文本文档进行向量化处理，并通过实际代码示例演示其应用。

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核心原理解析

ModelScopeEmbeddings 是由社区支持的一个工具，构建在 ModelScope 的模型之上。核心功能是通过预训练的模型，将输入的文本转化为稠密向量表示。用户通过指定模型 ID 即可绑定特定的文本嵌入模型，并轻松对单个文本或文档集合进行嵌入运算。

在本文中，我们将使用一个支持英语的预训练模型：damo/nlp_corom_sentence-embedding_english-base，它可以将句子或文档表示成稠密的嵌入向量。

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代码实现演示

以下是对文本和文档执行嵌入的完整代码示例。

from langchain_community.embeddings import ModelScopeEmbeddings

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